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3D LEDECO

3D LEDECO ist das Acronym für 3D Leg Deformity Correction und steht für ein Projekt, das sich die Entwicklung eines Algorithmus für die simulations-basierte präoperative Operationplanung zur optimalen Korrektur von Bein-Deformitäten unter Berücksichtigung der Gewichtsbelastung gesetzt hat.

Die benötigte Finanzierung wurde dem auf vier Jahre ausgelegte Projekt im September 2018 vom Schweizer Nationalfonds (SNF) zugesprochen, woraufhin im Januar 2019 gestartet werden konnte.

Deformitäten der unteren Extremität (z.B. Genu varum & valgus) sind ein in der Bevölkerung häufig vorkommender Auslöser für degenerative Prozesse im Kniegelenk (Arthrose). Grund dafür ist die durch die Deformität verursachte Veränderung der mechanischen Beinachse, was zu einer punktuellen Überlastung des Gelenkknorpels führt. Während in fortgeschrittenen Fällen ein Gelenksersatz unumgänglich ist, strebt man bei Patienten in einem früheren Arthrosestadium die Erhaltung des Gelenks mittels einer Umstellungsosteotomie an. Dabei wird die deformierte Knochenanatomie chirurgisch durchtrennt und reponiert, sodass die Beinachse begradigt  und physiologische Knorpelbelastung wiederhergestellt wird.

Bis heute ist es weit verbreitet, die Deformität auf (biplanaren) Röntgenbildern zu vermessen und anhand dessen die chirurgische Korrektur zu planen. Studien haben aber gezeigt, dass sich die mechanische Beinachse unter Gewichtsbelastung verlagert, was bei dieser Art der Planung nicht berücksichtigt werden kann. Eine CT-basierte drei-dimensionale Simulation der individuellen, postoperativen Anatomie unter Gewichtsbelastung wäre daher ein hilfreiches Instrument, um verschiedene Operationsstrategien zu evaluieren und das Operationsergebnis zu optimieren. 

Ziel von 3D-LEDECO ist die Entwicklung von computer-basierenden automatisierten Methoden zur drei-dimensionalen Planung und Optimierung von Korrekturosteotomien unter Berücksichtigung der Gewichtsbelastung. Das Projekt besteht aus drei Teilen: Begonnen wird mit umfangreichen Kadaverexperimenten, welche systematisch den Einfluss von femoralen und tibialen Deformitäten auf den Verlauf der mechanischen Achse und die Belastungsverteilung im Knie quantifizieren sollen. Ein Roboter-getriebenes Setup wird diverse Fehlstellungen simulieren, während die Resultate über Drucksensoren im Gelenk und visuelles Tracking der Achse aufgezeichnet werden. Die dort gewonnen Erkenntnisse dienen als Grundlage für die Computersimulation. Für die Computersimulation werden Algorithmen entwickelt, welche eine patienten-spezifiische Simulation der Gewichtsbelastung erlauben. Der letzte Teil des Projektes beinhaltet die Entwicklung eines mathematischen Optimierungsalgorithmus, welcher die Parameter der geplanten Osteotomie bis hin zum gewünschten gewichtsbelastete (postoperative) Ergebnis optimiert. 

Die aus dem Projekt hervorgehenden Methoden werden zum Schluss zu einem Prototypen einer Planungssoftware (3D-LEDECO) vereinigt.  Durch die erhöhte Präzision und die Vorhersehbarkeit des Ergebnisses wird eine erheblich verbesserte Patientenbehandlung erwartet.

Referenzen

1. Jud L*, Roth T*, Fürnstahl P, Vlachopoulos L, Sutter R, Fucentese S. The Impact of Limb Loading and the Measurement Modality (2D versus 3D) on the Measurement of the Limb Loading Dependent Lower Extremity Parameters. BMC Musculoskeletal Disorders, June 2020. 

2. Hoch A*, Roth T*, Marcon M, Fürnstahl P, Fucentese S, Sutter R. Tibial torsion analysis in computed tomography: Development and validation of a real 3D measurement technique. Insights into Imaging, 2020. Accepted/in press.

3. Hoch A, Jud L, Roth T, Vlachopoulos L, Fürnstahl P, Fucentese S. A real 3D measurement technique for the tibial slope: differentiation between different articular surfaces and comparison to radiographic slope measurement . BMC
Musculoskeletal Disorders, 2020. 21: 635

4. Roth T, Carrillo F, Wieczorek W, Ceschi G, Esfandiari H, Sutter R, Vlachopoulos L, Wein W, Fucentese SF, Fürnstahl P. Three-dimensional preoperative planning in the weight-bearing state: validation and clinical evaluation. Insights into Imaging, 2021.

Kongress Publikationen

5. Roth T, Fürnstahl P, Jud L, Sutter R, Fucentese S. Lower limb deformity measurements: comparison of 2D vs. 3D and weight-bearing vs. non-weightbearing measures in biplanar radiographs and CT. ESSKA Virtual Congress 2021 (accepted).

6. Roth, T., Wieczorek, M., Ceschi, G., Wein, W., Sutter, R., Fucentese, S., Fürnstahl, P. A novel method for 2D/3D registration between non-weight-bearing 3D CT-reconstructed models and weight-bearing plain radiographs for preoperative planning in lower limb realignment surgery, Swiss Orthopaedics Jahreskongress (SGOT) 2020.

* Equally contributing authors

Projektteam & Kooperationen

Dr. Fabio Carrillo
Stv. Leiter Translational Research


Profil

Tabitha Roth
Doktorandin

 

Profil

PD Dr. med. Sandro Fucentese
Leiter Kniechirurgie

Profil

Schweizerischer Nationalfonds (SNF)

 

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